En este documento, se presentaron dos nuevas distribuciones para modelar datos unimodales y/o bimodales. La primera distribución, obtenida aplicando una simple transformación a una variable aleatoria de Birnbaum-Saunders unitaria, es útil para modelar datos con soporte positivo, mientras que la segunda es apropiada para ajustar datos en el intervalo (0,1). También se estudiaron extensiones a modelos de regresión en este trabajo, y se realizó inferencia estadística desde una perspectiva clásica utilizando el método de máxima verosimilitud. Se presenta un pequeño estudio de simulación para evaluar los beneficios de las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros. Finalmente, se informan dos aplicaciones a conjuntos de datos reales para ilustrar la metodología desarrollada.